Agentische Automatisierung

Agentische Automatisierung ermöglicht kontextbasierte Entscheidungen durch KI-Agenten statt starrer Regeln. So werden auch komplexe Prozesse flexibel, nachvollziehbar und steuerbar automatisiert.

Wenn KI-Agenten Prozesse eigenständig ausführen

Agentische Automatisierung – auch als agentenbasierte Automatisierung bezeichnet – beschreibt einen Ansatz, bei dem Prozesse nicht nur automatisiert ausgeführt, sondern kontextabhängig durch KI-Agenten gesteuert werden.

Typische Einsatzszenarien lassen sich insbesondere dort finden, wo klassische Automatisierung an ihre Grenzen stößt – etwa durch hohe Varianz, komplexe Entscheidungslogik oder wechselnde Rahmenbedingungen. Während klassische Automatisierung klaren Regeln folgt und KI-gestützte Verfahren Muster erkennen, verbindet der agentische Ansatz beides: Er bewertet Situationen im Kontext, berücksichtigt Ziele, Regeln und Abhängigkeiten und leitet daraus passende Handlungsschritte ab.

Dadurch eignet sich agentische Automatisierung besonders für dynamische Fachprozesse, in denen Entscheidungen nicht rein regelbasiert getroffen werden können, aber dennoch nachvollziehbar und steuerbar bleiben müssen.

Im Mittelpunkt steht dabei nicht ein einzelnes Tool, sondern das Zusammenspiel von Prozessen, Regeln, Daten und Entscheidungslogik. Ziel ist es, komplexe Abläufe flexibel zu steuern, ohne Transparenz oder Kontrolle zu verlieren. Weitere Grundlagen dazu finden sich im Bereich Prozessautomatisierung sowie zur KI-gestützten Prozessautomatisierung.

Use Cases für KI-Agenten

Kontextbasierte Fallbearbeitung

Eingehende Vorgänge werden nicht pauschal abgearbeitet, sondern kontextabhängig bewertet. Relevante Informationen wie Dringlichkeit, Risikofaktoren oder Vollständigkeit fließen automatisch in die Entscheidung ein, wie ein Fall weiterbearbeitet wird.

Dynamische Genehmigungsprozesse

Genehmigungen folgen keinen starren Freigabeketten mehr. Abhängig von Inhalt, Risiko oder Umfang entscheidet das System, ob eine automatische Freigabe möglich ist oder eine fachliche Prüfung erforderlich wird.

Intelligente Vorprüfung von Anträgen

Anträge werden automatisiert analysiert, vorgeprüft und strukturiert. Die agentische Logik erkennt Auffälligkeiten, fehlende Angaben oder Sonderfälle und steuert den weiteren Bearbeitungsweg gezielt.

Situationsabhängige Prozesssteuerung

Prozesse passen sich dynamisch an veränderte Rahmenbedingungen an – etwa bei Zeitdruck, geänderten Prioritäten oder externen Ereignissen. Die Prozesslogik reagiert kontextbezogen statt starr.

Adaptive Priorisierung von Aufgaben

Aufgaben werden nicht nur nach Eingang, sondern nach Relevanz und Auswirkung priorisiert. So lassen sich Ressourcen gezielt einsetzen und Engpässe vermeiden.

Entscheidungsunterstützung in komplexen Fällen

Agentische Automatisierung unterstützt Fachbereiche durch strukturierte Entscheidungsgrundlagen. Informationen werden gebündelt, bewertet und nachvollziehbar aufbereitet – die finale Entscheidung bleibt beim Menschen.

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Wir betrachten Automatisierung ganzheitlich – von strukturierten Prozessen über datenbasierte Entscheidungen bis hin zu agentischen Mechanismen, die kontextabhängig agieren. Die agentische Automatisierung bildet dabei die nächste Entwicklungsstufe innerhalb dieses Gesamtkonzepts.

Analyse und Modellierung agentischer Prozesse

Implementierung agentischer Entscheidungslogiken

Integration von KI-Agenten und IDP-Komponenten

Aufbau regelbasierter Steuerungs- und Eskalationslogiken

Monitoring, Analyse und Optimierung agentischer Prozesse

Betrieb, Skalierung und Weiterentwicklung

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Implementierung agentischer Entscheidungslogiken

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